本文選題：財務(wù)預(yù)警模型 + Logistic回歸模型　； 參考：《會計之友》2017年12期

【摘要】：科學(xué)的財務(wù)危機預(yù)警模型對提升企業(yè)財務(wù)風(fēng)險管理水平具有重要意義�；趪鴥�(nèi)外現(xiàn)有財務(wù)預(yù)警模型,選取80家非金融中小型上市公司為研究對象,經(jīng)過變量篩選、Wilcoxon秩和非參數(shù)檢驗、KMO檢驗、公共因子計算、載荷系數(shù)計算等步驟,采用Logistic方法建立了兩種不同的中小型企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警回歸模型,并對80家上市公司進行實證分析。研究結(jié)果表明:針對ST和非ST兩類企業(yè),綜合Logistic回歸模型比純財務(wù)指標Logistic回歸模型的財務(wù)危機預(yù)警準確率提高了18.182%和10.145%。
[Abstract]:Scientific early warning model of financial crisis is of great significance to improve the level of financial risk management. Based on the existing financial early-warning model at home and abroad, 80 non-financial small and medium-sized listed companies are selected as the research objects. The steps of KMO test, common factor calculation, load coefficient calculation, and so on, are selected through variable selection and Wilcoxon rank and nonparametric test. In this paper, two kinds of financial crisis early warning regression models of small and medium-sized enterprises are established by using Logistic method, and 80 listed companies are empirically analyzed. The results show that the comprehensive Logistic regression model can improve the accuracy of financial crisis warning by 18.182% and 10.145% compared with the pure financial index Logistic regression model for St and non-St enterprises.
【作者單位】： 上海財經(jīng)大學(xué)浙江學(xué)院;浙江廣播電視大學(xué);
【分類號】：F224;F275;F276.3

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本文編號：1830814